Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems
Descripción del Articulo
This article proposes the use of artificial neural networks (ANN) to solve the power flow problem in electrical energy systems. Power flow calculates the steady state of an electrical power system (SEP) and is a fundamental tool for the planning, operation and control of modern SEPs. The mathematica...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2000 |
Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/464 |
Enlace del recurso: | https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/464 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
id |
REVUNI_91eed176156119f7a364f7ab34cd1e72 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/464 |
network_acronym_str |
REVUNI |
network_name_str |
Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
repository_id_str |
|
spelling |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy SystemsAplicación de Redes Neuronales Artificiales para la solución del problema de Flujo de Potencia en Sistemas de Energía EléctricaPaucar, LeonorRider, Marcos J.This article proposes the use of artificial neural networks (ANN) to solve the power flow problem in electrical energy systems. Power flow calculates the steady state of an electrical power system (SEP) and is a fundamental tool for the planning, operation and control of modern SEPs. The mathematical model of the power flow corresponds to a set of nonlinear algebraic equations that can be solved conventionally with the iterative Newton-Raphson (NR) method or with its decoupled versions. Currently, there are various commercial computer programs that use such methods. Among the objectives of the solution of the ANN-based power flow problem proposed here, its potential application stands out to solve problems that require a large computational effort such as online static security analysis and contingency analysis. The proposed methodology was applied to the 6-bar Ward-Hale and 14-bar IEEE (IEEE-14) test systems, observingsuccessful results in terms of arithmetic precision and processing time, compared to other conventional methods.Este artículo propone la utilización de redes neuronales artificiales (RNA) para resolver el problema del flujo de potencia en sistemas de energía eléctrica. El flujo de potencia calcula el estado en régimen permanente de un sistema eléctrico de potencia (SEP) y es una herramienta fundamental para el planeamiento, operación y control de los modernos SEP. El modelo matemático del flujo de potencia corresponde a un conjunto de ecuaciones algebraicas no lineales que pueden ser resueltas convencionalmente con el método iterativo Newton-Raphson (NR) o con sus versiones desacopladas. Actualmente se disponen de diversos programas computacionales comerciales que usan tales métodos. Entre los objetivos de la solución del problema flujo de potencia basado en RNA que aquí se propone, destaca su potencial aplicación para resolver problemas que exigen un gran esfuerzo computacional tales como el análisis de seguridad estática online y el análisis de contingencias. La metodología propuesta fue aplicada a los sistemas de prueba Ward-Hale de 6 barras e IEEE de 14 barras (IEEE-14), observándoseresultados exitosos en términos de precisión aritmética y tiempo de procesamiento, en comparación con otros métodos convencionales.Universidad Nacional de Ingeniería2000-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo evaluado por paresapplication/pdfhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/46410.21754/tecnia.v10i2.464TECNIA; Vol. 10 No. 2 (2000)TECNIA; Vol. 10 Núm. 2 (2000)2309-04130375-7765reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/464/417Derechos de autor 2000 TECNIAhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/4642023-12-01T20:18:06Z |
dc.title.none.fl_str_mv |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems Aplicación de Redes Neuronales Artificiales para la solución del problema de Flujo de Potencia en Sistemas de Energía Eléctrica |
title |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
spellingShingle |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems Paucar, Leonor |
title_short |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
title_full |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
title_fullStr |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
title_full_unstemmed |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
title_sort |
Application of Artificial Neural Networks to solve the problem of Power Flow in Electrical Energy Systems |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Paucar, Leonor Rider, Marcos J. |
author |
Paucar, Leonor |
author_facet |
Paucar, Leonor Rider, Marcos J. |
author_role |
author |
author2 |
Rider, Marcos J. |
author2_role |
author |
description |
This article proposes the use of artificial neural networks (ANN) to solve the power flow problem in electrical energy systems. Power flow calculates the steady state of an electrical power system (SEP) and is a fundamental tool for the planning, operation and control of modern SEPs. The mathematical model of the power flow corresponds to a set of nonlinear algebraic equations that can be solved conventionally with the iterative Newton-Raphson (NR) method or with its decoupled versions. Currently, there are various commercial computer programs that use such methods. Among the objectives of the solution of the ANN-based power flow problem proposed here, its potential application stands out to solve problems that require a large computational effort such as online static security analysis and contingency analysis. The proposed methodology was applied to the 6-bar Ward-Hale and 14-bar IEEE (IEEE-14) test systems, observingsuccessful results in terms of arithmetic precision and processing time, compared to other conventional methods. |
publishDate |
2000 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2000-12-01 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo evaluado por pares |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/464 10.21754/tecnia.v10i2.464 |
url |
https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/464 |
identifier_str_mv |
10.21754/tecnia.v10i2.464 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/464/417 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
Derechos de autor 2000 TECNIA http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Derechos de autor 2000 TECNIA http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Ingeniería |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Ingeniería |
dc.source.none.fl_str_mv |
TECNIA; Vol. 10 No. 2 (2000) TECNIA; Vol. 10 Núm. 2 (2000) 2309-0413 0375-7765 reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería instname:Universidad Nacional de Ingeniería instacron:UNI |
instname_str |
Universidad Nacional de Ingeniería |
instacron_str |
UNI |
institution |
UNI |
reponame_str |
Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
collection |
Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1833562778062815232 |
score |
13.875863 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).